- 기계학습 machine learning은 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 알고리즘이다.
- '기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야 - 아서 사무엘의 정의
- 기계학습은 마치 도제교육을 연상시킨다. 논리적 가르침의 방식이 아니라, 경험적 학습 방식이다. 명시적이 아닌 암묵적 가르침이라 할 수 있다.
- Deep Learning
- 기계학습 알고리즘의 한 분야이다.
- 사람의 사고방식을 컴퓨터에 가르치는 한 방법이다.
- 인공신경망에 기반한 구조를 가지고 있다.
- 컴퓨터 비전과 자동음성인식 분야에서 탁월한 성능을 보여주고 있다.
- 인공 신경망
- 뇌의 뉴런 네트워크 구조를 모방하고 있다.
- 원 모양의 노드는 뉴런을, 화살표는 뉴런간의 연결을 나타낸다.
- 학습과정
- 학습을 위한 데이터에 이름을 붙이는 작업(labeling)이 필요하다.
- 대량 데이터에는 이 작업이 불가능하다.
- 문제 해결을 위하여 초기 학습 일부 데이터에만 지도학습(supervised learning)을 한다.
- 나머지 학습 데이터는 비지도 학습(unsurpervised learning) 방식을 사용한다.